Какви са причините зад растежа на приходите от AI?

Революция в AI техниките:

През последните много години революцията на изкуствения интелект осигури качествена реакция за различния набор от технологии. Ще обясня основните причини за ръста на приходите му. Функциите за разпознаване на реч, разпознаване на лица, разпознаване на пръстови отпечатъци и много други работят доста точно благодарение на техниките за дълбоко обучение. Техниката за дълбоко обучение се основава на изкуствените невронни мрежи. Постижението в тази област може да се оцени по неговите различни продукти като нова техника за разпознаване на изображения, откриване на обекти и система за прогнозиране за фондовия пазар. Напредъкът в разпознаването на изображения разшири ограниченията на медицинското лечение. Освен това помага при четене на рентгенови лъчи и предсказване на заболяване чрез подобрени услуги. Също така, той е вдъхновен от естествения интелект на хората, но сега революцията на AI промени всичко. Това може да доведе до съкращения, тъй като изпреварва хората в много области. Горната графика показва предстоящите приходи за следващите години. Това ще доведе до много печеливша печалба за индустрията.

Следните реализации по някакъв начин причиняват внезапния растеж на компаниите с AI:

1) Внедряване на машинно обучение: Откриването на обекти означава анализиране на съдържанието на снимки като отделни обекти, лица, лога и текст върху тях с помощта на компютърно подпомогнат модел на познание. С помощта на откриване на обект човек може да сведе до минимум риска от всеки инцидент, като открие наличието на друг обект. С помощта на най-новите технологии може да се изпълнява в работна среда на живо. В рамките на едно изображение има много обекти вътре в него, добър модел може лесно да идентифицира всеки обект, като извлича ключови визуални характеристики от изображението. Различната област на приложение на откриването на обекти е биометрия на лицето, детектор за движение, разпознаване на обекти и разпознаване на текст.

Всеки алгоритъм за разпознаване на изображение ще приеме изображение или неговия пластир като вход, а изходът ще бъде обектът в изображението. С други думи, изходът ще бъде етикет на клас. Как алгоритъмът за разпознаване на изображение знае съдържанието на изображение? Е, трябва да обучите алгоритъма, за да научите разликите между различните класове. Ако искате да намерите котки в изображения, трябва да обучите алгоритъм за разпознаване на изображения с хиляди изображения на котки и хиляди изображения на фонове, които не съдържат котки. Излишно е да казвам, че този алгоритъм може да разбира само обекти/класове, които е научил.

2) Променена технология: Днес сме изместили нашата технология от аналогова към цифрова комуникация и съхранение на данни, което прави промяната удобен подход. В днешно време роботиката има много предимства в проектирането на роботи. Те са в състояние да приемат физическото взаимодействие на човека като полезна информация. Те могат да реагират на всяко физическо взаимодействие, за да изпълнят изходната задача. Тази технология направи промяната в роботиката, която се превърна в изгоден компонент в ерата на изкуствения интелект.

3) Отговаряне на очакванията на потребителите: От време на време нуждите и очакванията на клиентите нарастват. Въпреки че индустриите са там, за да се справят с цифрови данни, тези данни са в огромно количество и понякога лошите технологии може да не успеят да се справят и да постигнат целите с тези данни. Тук идва AI в игра. Високите сложни големи данни могат лесно да се управляват и обработват с помощта на изкуствен интелект. След работа с огромни данни, това създава по-добро изживяване на клиентите. Той превърна очакванията на клиентите в реалност, което води до голямо търсене в индустриите. Facebook, Pinterest, Netflix и Google са някои от ефективни примери в реално време, които демонстрират горния факт.

4) Вземане на решения: Чрез прилагане на алгоритми за машинно обучение мощността на машините се е увеличила. Тези алгоритми направиха машините способни да вземат решения сами. AI промени сценария на вземане на решения за бизнеса. Дълбокото обучение се използва широко за вземане на решения, когато наборът от данни е огромен. Като демонстрация Amazon направи партньорството с Microsoft, за да издигне проекти, базирани на Deep Learning. Това отразява колко ефективно е дълбокото обучение при вземането на решения и справянето с висока изчислителна задача. В днешния сценарий TensorFlow, Keras се превърна в неразделна част от бизнес гледна точка. Бързата и мощна обработка с помощта на задачи, базирани на алгоритъм, се прилагат в бизнеса за по-добро удовлетворение на клиентите.

С всички тези предимства и предимства на тази технология, тя се доказа като модерен начин за преодоляване на традиционните проблеми с обработката на данни и анализа. По този начин растежът на AI прави път. От проучването може да се каже, че пазарната стойност на AI нараства благодарение на напреднали технологии като система за прогнозиране, система за препоръки и др. До 2021 г. приходите ще достигнат приблизително 10 000 милиона долара, което ще бъде бърз растеж за индустрията. AI би могъл да повиши средните нива на рентабилност с 38% и да доведе до икономическо увеличение с 14 TN до 2035 г. със своите иновативни идеи. Google изследва всички аспекти на машинното обучение с класически алгоритми. Преодоля различни предизвикателства на изследователски и технически задачи, което води до по-голямо търсене и приходи.

Empfohlene Artikel

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert